pyspark从表中id列的最大值开始进行自增

可以使用窗口函数和row_number()来实现：

from pyspark.sql.functions import row_number
from pyspark.sql.window import Window

# 假设表名为table，id列为整数型
# 获取id列最大值
max_id = spark.sql("SELECT MAX(id) AS max_id FROM table").collect()[0]['max_id']

# 使用窗口函数和row_number()对表中id列进行自增
window = Window.orderBy("id")
new_table = table.withColumn("id", row_number().over(window) + max_id)

注意，这种方法会将原来的id列覆盖掉，因此需要在进行操作前备份原表或者将新表保存到另一个表中。另外，如果表中已经存在比最大id值还大的id值，那么这些id值也会被自增。

相关问题

pyspark dataframe找到某列的中的最大值该怎么找

可以使用`agg`函数来找到某列的最大值，具体步骤如下：

假设要找到列名为`col_name`的列中的最大值，那么可以使用以下代码：

from pyspark.sql.functions import max

max_value = df.agg(max(col_name)).collect()[0][0]

其中，`df`为DataFrame对象，`col_name`为需要找到最大值的列名。`max`函数用于找到该列的最大值，`agg`函数将该操作应用到整个DataFrame中，`collect`函数将结果收集到本地，`[0][0]`表示获取结果集中的第一个元素的第一个值，即最大值。

注意，如果该列中存在`null`值，需要先进行处理。例如，可以使用`na.drop()`函数将包含`null`值的行删除，然后再使用以上代码找到最大值。

pyspark 同一列中按值替换

你可以使用 `pyspark.sql.functions.when` 函数来实现按值替换同一列中的数据。具体步骤如下：

1. 导入 `pyspark.sql.functions` 模块。

from pyspark.sql.functions import when

2. 使用 `when` 函数和 `otherwise` 函数来实现按值替换。

df = df.withColumn('column_name', when(df.column_name == 'old_value', 'new_value').otherwise(df.column_name))

在上述代码中，`df` 是你的数据集，`column_name` 是你想要替换的列名，`old_value` 是要替换的旧值，`new_value` 是替换成的新值。

例如，如果你想要将 `column_name` 列中的所有值为 `0` 的数据替换为 `1`，可以使用以下代码：

df = df.withColumn('column_name', when(df.column_name == 0, 1).otherwise(df.column_name))